【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地铁深大基坑开挖的事故风险评估，涉及基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法。
技术介绍
1、地铁深大基坑受到诸多因素的影响：地质条件，地铁深大基坑所处地质环境对基坑的施工和稳定性具有显著影响，岩土特性和地下水情况是不同地层影响基坑工程施工与安全性的重要因素；工程设计，地铁深大基坑的工程设计直接影响基坑结构、支护体系和排水系统等方面，这些设计因素对基坑的施工和稳定性具有重要影响；基坑施工方法和技术，不同的基坑施工方法和技术对基坑的稳定性和安全性直接产生影响，例如开挖顺序、支护形式和排水方式等；施工环境，工程所处的施工环境包括周边建筑物、交通道路、地下管线等因素，也会对基坑施工的安全性产生影响；管理和监督，施工管理和监督水平以及措施的完善程度，包括人员素质、规范的执行、安全意识等，对基坑施工的安全性具有重要影响；自然环境，自然灾害如地震、暴雨等自然环境因素也会对地铁深大基坑的安全性产生影响。
2、对地铁深大基坑进行相关的开挖事故风险评估能有效地预防上述问题可能带来的影响。此外，开挖事故风险评估还能带来以下好处：提前识别潜在风险，事故风险评估可以帮助工程团队提前识别基坑工程可能存在的安全隐患和风险因素，有利于及时采取相应的预防和应对措施，降低事故发生的可能性；合理安排工程进度，通过对风险进行评估，可以更清晰地了解潜在风险对工程进度的影响，有利于合理安排工程施工进度和资源配置，以减少工程延误和设备故障所带来的损失；优化安全管理措施，通过风险评估结果，可以有针对性地制定和实施安全管理措施，包括完善安全标
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述的技术问题，而提供基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法。
2、本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、s1、数据收集和整理
4、首先，收集地铁深大基坑开挖过程中事故的基本信息，包括事故的原因、类型、后果以及相关研究的专业知识；这有助于识别事故发生的关键因素及相应的因果关系；
5、s2、建立蝴蝶结模型
6、根据步骤s1中收集的数据，以初始事故为关键事件，建立蝴蝶结模型；
7、s3、建立贝叶斯网络模型
8、通过节点事件和逻辑关系的映射，将事故树转化为贝叶斯网络，建立基于贝叶斯网络的事故风险评估模型；
9、s4、参数确定
10、使用统计数据确定根节点事件的先验概率，并利用权重法确定条件概率；
11、s5、结果分析
12、利用贝叶斯网络模型计算出初始事故的概率，并通过诊断推理识别事故发生的主要原因。
13、所述步骤s2的实现过程如下：
14、以初始事故为关键事件建立蝴蝶结模型，根据统计结果建立事故风险评估的蝴蝶结模型，所述事故树与事件树均采用三级节点设置；在事故树分析中，将12个事故作为一级节点事件；生产或维修过程人为故障b1、生产过程故障b2和外部条件b3作为二级节点事件，并将初始生产安全事故a作为三级节点事件；
15、所述生产或维修过程人为故障b1包括违章操作、缺乏安全管理、缺乏安全防护、违规生产；所述生产过程故障b2包括工艺条件落后、机械故障、设备故障、失控反应；所述外部条件b3包括管线故障、自然灾害、人为灾害、其他极小概率事故。
16、所述事故树将事故分为多米诺效应事故和无多米诺效应事故，其中多米诺效应事故又分为初始生产安全事故-爆炸、初始生产安全事故-坍塌和初始生产安全事故-火灾。
17、所述步骤s3的实现过程如下：
18、根据步骤s2的模型，集合蝴蝶结模型与贝叶斯网络的转换方法，建立基于贝叶斯网络的地铁深大基坑生产安全事故风险评估模型，其中违章操作为c1，缺乏安全管理为c2，缺乏安全防护为c3，违规生产为c4，工艺条件落后为c5，机械故障为c6，设备故障为c7，失控反应为c8，管线故障为c9，自然灾害为c10，人为灾害为c11，其他极小概率事故为c12；条件概率表示贝叶斯网络中各节点事件的相关程度，其中节点事件条件概率的计算方法如下：式中，wi表示父节点事件的权重，xi表示父节点事件的事故数量，xi的单位：起；p、q表示每个简单贝叶斯网络中父节点事件的起始、结束编号，表示子节点事件在父节点事件fp~fq条件下发生的概率，s表示子节点，fi表示父节点，bi表示节点事件的中间参数，取1为发生，取0为不发生，表示子节点事件在父节点事件fp~fq条件下不发生的概率；
19、其中，人为事故发生的条件概率按下式计算：
20、。
21、所述步骤s4的实现过程如下：
22、根据步骤s3的计算，将一级节点事件先验概率和对应条件概率相乘后叠加，可计算出二级节点事件计算概率，将二级节点事件计算概率和对应条件概率相乘后叠加，可计算出三级节点事件计算概率；
23、其中，初始生产安全事故发生的计算概率按照下式计算：
24、；
25、式中，p(a=1)表示初始生产安全事故发生的计算概率，k表示条件概率的数量，p(b1=b13)表示生产或维修过程人为错误在中间参数b13下的计算概率，p(b2=b14)表示生产过程故障在中间参数b14下的计算概率，p(b3=b15)表示外部条件下中间参数b15状态下的条件概率。
26、本专利技术通过贝叶斯网络模型分析事件发生的概率。在正向分析中，节点事件概率为先验概率（基于事故调查统计数据），而节点事故的概率为计算概率；在反向分析中，节点事件的概率则成为诊断推理的计算概率。本专利技术有机地结合了蝴蝶结模型与贝叶斯网络模型，并利用了反向推理的方法，以提出切实可行的建议和对策，以预防事故的发生。
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1.基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2的实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，所述事故树将事故分为多米诺效应事故和无多米诺效应事故，其中多米诺效应事故又分为初始生产安全事故-爆炸、初始生产安全事故-坍塌和初始生产安全事故-火灾。
4.根据权利要求1所述的基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3的实现过程如下：
【技术特征摘要】
1.基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法，其特征在于，所述步骤s2的实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于蝴蝶结模型和贝叶斯网络的深大基坑风险评估方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐宾宾，杨润来，赫文，潘伟，陈小波，钱希坤，孙悦锋，徐文星，赵振环，唐瑜，祖国家，周恒宇，孟新锋，
申请(专利权)人：中交一航局第三工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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